我也在这个问题上苦苦挣扎。由于有很多替换，正则表达式比较吃力，大约比循环字符串慢四倍。替换(在我的实验条件)。

你绝对应该尝试使用Flashtext库(博客文章在这里，Github在这里)。在我的例子中，每个文档的速度快了两个数量级，从1.8秒到0.015秒(正则表达式需要7.7秒)。

在上面的链接中很容易找到使用示例，但这是一个工作示例:

    from flashtext import KeywordProcessor
    self.processor = KeywordProcessor(case_sensitive=False)
    for k, v in self.my_dict.items():
        self.processor.add_keyword(k, v)
    new_string = self.processor.replace_keywords(string)

注意，Flashtext在一次传递中进行替换(以避免a -> b和b -> c将'a'转换为'c')。Flashtext也会查找整个单词(所以'is'不会匹配'this')。如果你的目标是几个单词(将“This is”替换为“Hello”)，这种方法也很有效。

你可以做一个漂亮的循环函数。

def replace_all(text, dic):
    for i, j in dic.iteritems():
        text = text.replace(i, j)
    return text

其中text是完整的字符串，dic是字典-每个定义都是一个字符串，将替换与术语匹配的字符串。

注意:在Python 3中，iteritems()已被items()取代

注意:Python字典没有迭代的可靠顺序。此解决方案仅在以下情况下解决您的问题:

替换的顺序无关紧要 替换者可以改变之前替换者的结果

更新:上述与插入顺序相关的语句不适用于大于或等于3.6的Python版本，因为标准字典已更改为使用插入顺序进行迭代。

例如:

d = { "cat": "dog", "dog": "pig"}
my_sentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(my_sentence, d)
print(my_sentence)

可能输出#1:

"This is my pig and this is my pig."

可能的输出#2

"This is my dog and this is my pig."

一个可能的解决方法是使用OrderedDict。

from collections import OrderedDict
def replace_all(text, dic):
    for i, j in dic.items():
        text = text.replace(i, j)
    return text
od = OrderedDict([("cat", "dog"), ("dog", "pig")])
my_sentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(my_sentence, od)
print(my_sentence)

输出:

"This is my pig and this is my pig."

注意事项#2:如果你的文本字符串太大或字典中有很多对，效率就会很低。

你真的不应该这样做，但我觉得这太酷了:

>>> replacements = {'cond1':'text1', 'cond2':'text2'}
>>> cmd = 'answer = s'
>>> for k,v in replacements.iteritems():
>>>     cmd += ".replace(%s, %s)" %(k,v)
>>> exec(cmd)

现在，答案是所有替换的结果

再说一次，这是非常俗气的，不是你应该经常使用的东西。但我很高兴知道如果你需要的话，你可以这样做。

我把这句话建立在fj的精彩回答上:

import re

def multiple_replacer(*key_values):
    replace_dict = dict(key_values)
    replacement_function = lambda match: replace_dict[match.group(0)]
    pattern = re.compile("|".join([re.escape(k) for k, v in key_values]), re.M)
    return lambda string: pattern.sub(replacement_function, string)

def multiple_replace(string, *key_values):
    return multiple_replacer(*key_values)(string)

一针用法:

>>> replacements = (u"café", u"tea"), (u"tea", u"café"), (u"like", u"love")
>>> print multiple_replace(u"Do you like café? No, I prefer tea.", *replacements)
Do you love tea? No, I prefer café.

注意，由于替换只在一次传递中完成，“café”会变成“tea”，但不会变回“café”。

如果你需要做相同的替换多次，你可以很容易地创建一个替换函数:

>>> my_escaper = multiple_replacer(('"','\\"'), ('\t', '\\t'))
>>> many_many_strings = (u'This text will be escaped by "my_escaper"',
                       u'Does this work?\tYes it does',
                       u'And can we span\nmultiple lines?\t"Yes\twe\tcan!"')
>>> for line in many_many_strings:
...     print my_escaper(line)
... 
This text will be escaped by \"my_escaper\"
Does this work?\tYes it does
And can we span
multiple lines?\t\"Yes\twe\tcan!\"

改进:

将代码转换为函数 增加了多线支持 修正了逃跑的错误 容易创建一个函数，用于特定的多个替换

享受吧!: -)

您可以使用pandas库和replace函数，它既支持精确匹配，也支持正则表达式替换。例如:

df = pd.DataFrame({'text': ['Billy is going to visit Rome in November', 'I was born in 10/10/2010', 'I will be there at 20:00']})

to_replace=['Billy','Rome','January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December', '\d{2}:\d{2}', '\d{2}/\d{2}/\d{4}']
replace_with=['name','city','month','time', 'date']

print(df.text.replace(to_replace, replace_with, regex=True))

修改后的文本为:

0    name is going to visit city in month
1                      I was born in date
2                 I will be there at time

你可以在这里找到一个例子。请注意，文本上的替换是按照它们在列表中出现的顺序进行的

另一个例子: 输入列表

error_list = ['[br]', '[ex]', 'Something']
words = ['how', 'much[ex]', 'is[br]', 'the', 'fish[br]', 'noSomething', 'really']

期望的输出将是

words = ['how', 'much', 'is', 'the', 'fish', 'no', 'really']

代码:

[n[0][0] if len(n[0]) else n[1] for n in [[[w.replace(e,"") for e in error_list if e in w],w] for w in words]]